For a state $\rho_{A_1^n B}$, we call a sequence of states $(\sigma_{A_1^k B}^{(k)})_{k=1}^n$ an approximation chain if for every $1 \leq k \leq n$, $\rho_{A_1^k B} \approx_\epsilon \sigma_{A_1^k B}^{(k)}$. In general, it is not possible to lower bound the smooth min-entropy of such a $\rho_{A_1^n B}$, in terms of the entropies of $\sigma_{A_1^k B}^{(k)}$ without incurring very large penalty factors. In this paper, we study such approximation chains under additional assumptions. We begin by proving a simple entropic triangle inequality, which allows us to bound the smooth min-entropy of a state in terms of the R\'enyi entropy of an arbitrary auxiliary state while taking into account the smooth max-relative entropy between the two. Using this triangle inequality, we create lower bounds for the smooth min-entropy of a state in terms of the entropies of its approximation chain in various scenarios. In particular, utilising this approach, we prove an approximate version of entropy accumulation and also provide a solution to the source correlation problem in quantum key distribution.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
140+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
25+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
133+阅读 · 2019年9月24日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
71+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Exact variable selection in sparse nonparametric models
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月11日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月5日
VIP会员
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
71+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Exact variable selection in sparse nonparametric models
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月11日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员